ComfyUI reference implementation for IPAdapter models. The code is mostly taken from the original IPAdapter repository and laksjdjf's implementation, all credit goes to them. I just made the extension closer to ComfyUI philosophy.
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.43/M, output $0.87/M
MiMo-V2.6-Pro è il modello di punta di Xiaomi: un sistema sparso Mixture-of-Experts con 1,02 trilioni di parametri totali (42 miliardi attivati) che gestisce testo, immagine, video e audio in un unico modello. La sua caratteristica distintiva è una pipeline di reinforcement learning progettata per migliorarsi continuamente tramite esplorazione anziché fine-tuning separato per dominio. È adatto a team che eseguono workflow agentici complessi, codice a lungo contesto o compiti di ricerca, e a chiunque voglia un modello di frontiera con pesi aperti a un prezzo inferiore al dollaro per milione di token.
Conosciuto per
Vero omnimodale: testo, immagine, video e audio gestiti nativamente in un unico modello
Finestra di contesto da 1 milione di token — abbastanza lunga per repository completi o esecuzioni agentiche multi-sessione
Singola esecuzione RL mista su compiti di codifica, visivi, generali e di cybersecurity
Un modello di frontiera serio con pesi aperti per lavoro agentico e a lungo contesto — il prezzo è giusto, ma la richiesta hardware non è da poco.Verdetto del capitano